Development of support system for AI-based human perception
| Project/Area Number |
21K12006
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
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| Research Institution | National Institute for Basic Biology |
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Principal Investigator |
渡辺 英治 基礎生物学研究所, 神経生理学研究室, 准教授 (30250252)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 深層学習 / 錯視 / 知覚 / 脳 / 人工知能 / 交通事故 / 運転 / 予測符号化 / AI / 視覚 / 知覚支援 |
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| Outline of Research at the Start |
私たちはＡＩ技術を活用して人の視覚シミュレーターの開発を進めている。本ＡＩでは、 人の視覚上のエラーである動く錯視も再現される。人が知覚を苦手とする状況を評価するこ とができることから、人の知覚ミスによる事故を減らすツールへの活用が期待されている。 そこで本研究では技術を実利用できるように、動く錯視以外にも、形、色、位置、サイズな どの錯視を再現できるように教師データの充実、アルゴリズムの最適化を行う。さらには、 同ＡＩで音声データを学習させ、聴覚シミュレーターへの拡張も試みる。本研究では、ＡＩ 技術を人の知覚を支援するシステムの高度化に幅広く活用できるように発展させていく。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究プロジェクトでは、視覚のエラー現象が要因となっている事故を未然に防ぐため、視覚支援をおこなうＡＩモデルの基礎開発研究を進めている。人の視覚の特性をモデル化したＡＩを人の視覚のシミュレーターとして活用するため、エラー現象である視覚の錯覚現象を再現させるようにＡＩを学習させている。錯視としては、動きの錯視、色の錯視、形の錯視、位置の錯視を選定し、昨年度までに動きの錯視および色の錯視についての知見を得た。その一部の研究結果を査読付き論文として発表した。本年度は動きの錯視についての人を被験者にした詳細な解析を行い、その結果を査読付き論文として発表した。色の錯視については深耕研究を行い大きな進展をみた。
動きの錯視は要素研究をおこなった。動きの錯視は黄黒青白の順で色が並んでいると動きの知覚が生じるが、ＡＩモデルでどのような要素が動きに必要かを推定させた。その結果、３つの色の組み合わせがひとつの動きの要素になっており、黄黒青白の４色の場合はふたつの動きが統合されて非常に強い錯視を生じさせていることが判明した。本仮説をヒトの心理実験で検証したところ、ＡＩモデルの推定が正しいことが判明した。本研究は査読付き国際誌に報告した。色の錯視については、学習用の動画を制御することで色が現れる原因を特定することに成功した。またＡＩモデルを利用することで新しい色の錯視の作出にも成功した。新しい錯視は今までのベンハムのコマとは白黒を反転させたデザインで、現れる色の位置が逆転する。こちらのＡＩモデルからの仮説推定もヒトの心理実験で検証した。色の錯視の検証については、新たにリモート実験を導入し、従来数人、多くても十数人規模の実験しかできなかった心理テストを数百人規模に増大させることに成功した。本リモート心理実験によりＡＩモデルが導き出した錯視知覚がヒトにおいても同じ知覚がなされることが判明した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
２０２３年度は、主に動きの錯視と色の錯視についての検討を行った。当初の計画では、動きの錯視は１０種であったが３００種に拡大させ、さらに本年度は深堀をして動きの錯視の原因についての研究も行った。色の錯視も１０種類検討する予定だったが、むしろＡＩモデルが自ら色の錯視を大量に創作したことから、予定を変更してこちらも深堀をする方向に研究を行い、その結果、錯覚上の色が生じる原因と特定することになった。
予定とは少し異なる方向性となったが、色の錯視を再現するＡＩモデルを得たことには違いなく、またその特性から人の視覚のメカニズムの一端を明らかにしたことは大いに意義があると考える。研究はおおむね順調に進展していると言えると思う。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の方策だが、当初の計画通りに進める予定である。動く錯視と色の錯視については、ほぼ研究は終了したが色の錯視についてはまだ論文報告をしていないので、それを最優先にさせたい。さらには、まだ手をつけていない形の錯視１０種、位置の錯視１０種を選定して、錯視が生じているかを判定していく。
形の錯視、位置の錯視についても予備実験の段階ではＡＩモデルは再現していることが分かっており、こちらもＡＩモデルが示した仮説を検証するために、人の心理実験を合わせて行う。人の心理実験は今年度開発したリモート心理実験のシステムを活用していく。いずれにしても２０２４年度が本研究プロジェクトの最終年度にあたるため、学会報告と論文の報告を欠かさずに進めていく。
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Report
(3 results)
Research Products
(38 results)
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[Journal Article] Evolutionary differentiation of androgen receptor is responsible for sexual characteristic development in a teleost fish2023
Author(s)
Y. Ogino, S. Ansai, E. Watanabe, M. Yasugi, Y. Katayama, H. Sakamoto, K. Okamoto, K. Okubo, Y. Yamamoto, I. Hara, T. Yamazaki, A. Kato, Y. Kamei, K. Naruse, K. Ohta, H. Ogino, T. Sakamoto, S. Miyagawa, T. Sato, G. Yamada, M. Baker & T. Iguchi
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Journal Title
Nature communications
Volume: 14
Issue: 1
Pages: 1428-1428
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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